NumPy 'न्यूमेरिकल' 'पायथन' को संदर्भित करता है। यह एक पुस्तकालय है जिसमें बहुआयामी सरणी वस्तुएं और कई विधियाँ हैं जो सरणियों को संसाधित करने में मदद करती हैं। NumPy का उपयोग सरणियों पर विभिन्न प्रकार के संचालन करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग SciPy, Matplotlib आदि जैसे पैकेजों के संयोजन में किया जाता है। NumPy+Matplotlib को MatLab के विकल्प के रूप में समझा जा सकता है। यह एक ओपन सोर्स पैकेज है, जिसका मतलब है कि इसे कोई भी इस्तेमाल कर सकता है।
NumPy पैकेज में मौजूद सबसे महत्वपूर्ण वस्तु एक n-आयामी सरणी है जिसे 'ndarray' के रूप में जाना जाता है। यह एक ही प्रकार की वस्तुओं के संग्रह को परिभाषित करता है। इंडेक्सिंग (0-आधारित इंडेक्स) का उपयोग करके ndarray के अंदर इन मानों तक पहुंचा जा सकता है। ndarray में प्रत्येक आइटम मेमोरी स्पेस में समान आकार का ब्लॉक लेता है। ndarray में प्रत्येक तत्व का प्रकार 'dtype' फ़ंक्शन का उपयोग करके पाया जा सकता है।
सरणी स्लाइसिंग का उपयोग करके ndarray से एक आइटम निकाला जा सकता है। इसे सरणी अदिश प्रकार की वस्तु के रूप में दर्शाया जाता है। NumPy में कई तरह के सॉर्टिंग फंक्शन मौजूद हैं। उन्हें अलग-अलग तरीकों से लागू किया जा सकता है, और इनमें से प्रत्येक कार्य उनकी निष्पादन गति, सबसे खराब स्थिति प्रदर्शन, आवश्यक स्मृति, आदि के आधार पर भिन्न होता है।
NumPy में 'सॉर्ट' फ़ंक्शन उस सरणी की एक सॉर्ट की गई कॉपी देता है जिसे इनपुट के रूप में पास किया जाता है।
numpy.sort(arr, axis, kind, order)
यहां, 'गिरफ्तारी' वह सरणी है जिसे क्रमबद्ध करने की आवश्यकता है। 'अक्ष' उस अक्ष को संदर्भित करता है जिसके साथ सरणी को क्रमबद्ध किया जाना है। 'तरह' से तात्पर्य छँटाई के प्रकार से है, डिफ़ॉल्ट मान क्विकसॉर्ट है। यदि सरणी में कोई अन्य फ़ील्ड है, तो 'ऑर्डर' इन फ़ील्ड को संदर्भित करता है जिन्हें सॉर्ट करने की आवश्यकता होती है।
यहाँ NumPy सरणियों पर सॉर्ट () लागू करने का उदाहरण दिया गया है -
उदाहरण
import numpy as np
my_arr = np.array([[3,56],[19,100]])
print("Original array is :")
print(my_arr)
print("The sort() function called")
print(np.sort(my_arr))
print("Sorting array along axis 0")
print(np.sort(my_arr, axis = 0))
dt = np.dtype([('Name', 'S6'),('Age', int)])
my_arr = np.array([("Will",20),("Jack",19),("Bob", 23)], dtype = dt)
print("Original array is :")
print(my_arr)
print("Array sorted by name ")
print(np.sort(my_arr, order = 'Name')) आउटपुट
Original array is : [[ 3 56] [ 19 100]] The sort() function called [[ 3 56] [ 19 100]] Sorting array along axis 0 [[ 3 56] [ 19 100]] Original array is : [(b'Will', 20) (b'Jack', 19) (b'Bob', 23)] Array sorted by name [(b'Bob', 23) (b'Jack', 19) (b'Will', 20)]
स्पष्टीकरण
- आवश्यक पुस्तकालय पर्यावरण में आयात किए जाते हैं।
- ndarray बनाया गया है, और इसे 'सॉर्ट' फ़ंक्शन का उपयोग करके सॉर्ट किया गया है।
- आउटपुट प्रदर्शित होता है।
- फिर से, इसे 0 अक्ष के साथ क्रमबद्ध किया जाता है और आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
- नाम और उम्र की एक और सरणी बनाई जाती है, और इसे 0 अक्ष के साथ क्रमबद्ध किया जाता है।
- आउटपुट कंसोल पर प्रदर्शित होता है।